自我中心网络的结构建模与研究

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自我中心网络的结构建模与研究

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自我中心网络的结构建模与研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-14页
符号说明	第14-15页
第一章绪论	第15-35页
1.1 研究背景	第16-24页
1.1.1 大数据时代	第16-18页
1.1.2 计算社会学	第18-19页
1.1.3 自我中心网络与社交大脑假说	第19-20页
1.1.4 可视分析技术	第20-24页
1.2 研究概览	第24-27页
1.2.1 通信数据中的个人中心网络	第24-25页
1.2.2 个人中心网络临界规模的研究	第25页
1.2.3 个人中心网络层次结构的研究	第25-26页
1.2.4 基于个人中心网络的可视分析系统	第26页
1.2.5 研究意义	第26-27页
1.3 章节安排	第27-28页
1.3.1 主要内容与组织结构	第27-28页
1.3.2 主要项目工作	第28页
参考文献	第28-35页
第二章个人中心网络建模及其临界规模的研究	第35-46页
2.1 研究背景与研究问题	第35-36页
2.2 数据描述与研究方法	第36-39页
2.2.1 数据描述	第36-37页
2.2.2 个人中心网络模型	第37-39页
2.2.3 研究方法	第39页
2.3 实验与讨论	第39-43页
2.3.1 节点平均权重与个人中心网络规模的关系	第40-41页
2.3.2 吸引力平衡指数与个人中心网络规模的关系	第41-42页
2.3.3 强弱链平衡指数与个人中心网络规模的关系	第42页
2.3.4 鲁棒性分析	第42-43页
2.4 本章小结	第43-44页
参考文献	第44-46页
第三章个人中心网络的分层结构	第46-64页
3.1 研究背景与研究问题	第46-47页
3.2 研究方法与数据描述	第47-52页
3.2.1 个人中心网络社交强度度量	第47-48页
3.2.2 个人中心网络圈层划分	第48-50页
3.2.3 数据描述	第50-52页
3.3 实验与讨论	第52-61页
3.3.1 个人中心网络的层次结构	第52-54页
3.3.2 个人中心网络每层的规模	第54-57页
3.3.3 鲁棒性分析	第57-61页
3.4 本章小结	第61页
参考文献	第61-64页
第四章基于个人中心网络的可视分析系统	第64-79页
4.1 研究背景与相关工作	第64-65页
4.2 基于个人中心网络的可视分析系统	第65-74页
4.2.1 系统概览	第66-68页
4.2.2 可视设计	第68-74页
4.3 “异常用户检测”案例分析	第74-77页
4.3.1 基于EAS的异常用户检测算法	第74-75页
4.3.2 异常用户与普通用户案例分析	第75-76页
4.3.3 结果讨论	第76-77页
4.4 本章总结	第77页
参考文献	第77-79页
第五章总结与展望	第79-83页
5.1 本文工作总结	第79-80页
5.2 局限性分析	第80-81页
5.3 未来研究展望	第81-83页
致谢	第83-85页
攻读博士期间发表的学术论文目录	第85-86页
附录: 缩略语表	第86页

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